Содержание
Задание для курсовой работы. 3
Решение: 6
1. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели. Корреляционный анализ данных. 6
2.Построение уравнения множественной линейной регрессии. Интерпретация параметров уравнения 9
3.Коэффициент детерминации, множественный коэффициент корреляции 11
4.Оценка качества уравнения множественной линейной регрессии 13
4.1Средняя относительная ошибка аппроксимации 13
4.2Проверка статистической значимости уравнения множественной регрессии в целом с помощью F-критерия Фишера 13
4.3Проверка статистической значимости параметров уравнения 14
Вывод: 16
5Применение регрессионной модели 17
5.1Точечный прогноз 17
5.2Частные коэффициенты эластичности и средние частные коэффициенты эластичности 18
6Анализ остатков регрессионной модели (проверка предпосылок теоремы Гаусса-Маркова) 21
6.1Оценки математического ожидания остатков 21
6.2Проверка наличия автокорреляции в остатках 21
7Критерий Грегори Чоу. 23
Приложение: 25
Использованные источники: 27
Список использованной литературы
Использованные источники:
1. Шанченко Н. И. Лекции по эконометрике: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности «Прикладная информатика (в экономике)». – Типография УлГТУ, 2008г.
2. Елисеева И. И. Эконометрика: учебник./ под ред. Елисеевой И. И. – М.: Финансы и статистика, 2005.
3. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 1999.